카카오, 대규모 AI 모델 학습 최적화 방법, 모델 경량화 연구 기법 발표 | AIChainDay

한국어 요약by Claude · 2026. 10. 9.

카카오가 언어모델링 국제학회 'COLM 2026'에서 대규모 전문가 혼합(MoE) 모델의 학습 효율을 높이는 기법과 모델 경량화 기술을 발표했다. 메인 컨퍼런스에서는 소규모 모델에서 찾은 최적 학습률을 대규모 모델로 확장하는 '뮤-매개변수화' 기법을 MoE 구조에 맞게 적용해, 전체 학습 비용의 약 1% 수준으로 최적 학습률을 예측하는 방법론을 공개했으며, 이는 카카오의 'Kanana-2.6-155b-a17b' 모델의 10조 토큰 사전학습에 실제 적용됐다. 토크나이제이션 워크숍에서는 바이트 단위 구조로 전환한 'BBT(BPE-Guided Byte Transformer)'를 발표해, 파라미터 수를 20.2~40.4% 줄이면서도 테스트 성능을 2.7~6.6% 개선했다고 밝혔다.

•'뷠-매개변수화' 기법으로 MoE 모델의 최적 학습률을 전체 비용의 약 1% 수준에서 예측
•해당 기법은 'Kanana-2.6-155b-a17b' 모델의 10조 토큰 사전학습에 실제 적용
•바이트 기반 'BBT' 모델, 파라미터 20.2~40.4% 감소하면서 테스트 성능 2.7~6.6% 개선
•BBT는 오탈자·문자 교란에 대한 강건성과 미학습 언어 전이 성능도 향상
•카카오, 향후 멀티모달·다국어 환경으로 연구 확장 계획 밝혀

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한국 생태계2026년 10월 8일

카카오, 대규모 AI 모델 학습 최적화 방법, 모델 경량화 연구 기법 발표

출처:인공지능신문

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카카오(대표이사 정신아)는 언어모델링 국제 학회 ‘COLM 2026(Conference on Language Modeling)'에서 대규모 전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE) 모델의 학습 효율을 높이는 기술과 모델 크기를 줄이면서도 성능을 개선하는 경량화 기술을 발표했다고 8일 밝혔다.COLM은 대형언어모델(LLM)과 언어모델링 연구를 전문적으로 다루는 국제 학회로, 지난 2024년 신설됐다. 카카오는 이번 학회의 메인 컨퍼런스와 토크나이제이션(Tokenization) 워크숍 ‘TokShop’에서 각각 성과를

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